معالجة البيانات الخام وتحضيرها للتحليل (Data Cleaning & Engineering)

يهدف هذا العمل إلى استعراض منهجيتي الهندسية في التعامل مع البيانات الخام (Raw Data) المليئة بالتشوهات والتناقضات، وتحويلها إلى بيانات مهيكلة، نظيفة، وجاهزة للاستخدام في التحليل أو اتخاذ القرارات الإدارية. 1- تقييم البيانات واستكشافها (Data Profiling): تحليل مبدئي لفهم طبيعة البيانات وتحديد حجم المشاكل الموجودة بها. 2- التنظيف والمعالجة (Data Cleaning): استخدام سكريبتات متقدمة لمعالجة القيم المفقودة، إزالة التكرارات، وتوحيد التنسيقات (مثل تواريخ الأيام، والنصوص). 3- الهيكلة والتحويل (Data Transformation): إعادة ترتيب الأعمدة والصفوف لتتوافق مع المنطق التجاري المطلوب. 4- الأتمتة والتخزين (Automation & Storage): تصميم مسار عمل لرفع البيانات النظيفة إلى قاعدة بيانات علائقية منظمة، لتكون جاهزة للاستعلام. الأدوات والتقنيات المستخدمة: 1- Python (مكتبة Pandas): للتعامل مع البيانات الضخمة وتنفيذ عمليات التنظيف المعقدة. 2- SQL Server: لتصميم المخطط (Schema) وتخزين البيانات النهائية بشكل آمن ومنظم